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Analysis of Public Sentiment regarding COVID-19 Vaccines on the Social Media Platform Reddit

Journal of Computer and Communications 2024年第2期12卷 80-108页

作者： Lucien Dikla Ngueleo Jules Pagna Disso Armel Ayimdji Tekemetieu Justin Moskolaï Ngossaha Michael Nana Kameni African Institute for Mathematical Sciences (AIMS)/AIMS-Cameroon Limbe Cameroon Department of Mathematics and Computer Science Faculty of Science University of Douala Douala Cameroon WMG (Warwick Manufacturing Group) University of Warwick Coventry UK School of Information Studies McGill University Montreal Canada

This study undertakes a thorough analysis of the sentiment within the r/Corona-virus subreddit community regarding COVID-19 vaccines on Reddit. We meticulously collected and processed 34,768 comments, spanning from November 20, 2020, to January 17, 2021, using sentiment calculation methods such as textblob and Twitter-RoBERTa-Base-sentiment to categorize comments into positive, negative, or neutral sentiments. The methodology involved the use of Count Vectorizer as a vectorization technique and the implementation of advanced ensemble algorithms like XGBoost and Random Forest, achieving an accuracy of approximately 80%. Furthermore, through the Dirichlet latent allocation, we identified 23 distinct reasons for vaccine distrust among negative comments. These findings are crucial for understanding the community’s attitudes towards vaccination and can guide targeted public health messaging. Our study not only provides insights into public opinion during a critical health crisis, but also demonstrates the effectiveness of combining natural language processing tools and ensemble algorithms in sentiment analysis.

关键词： COVID-19 Vaccine textblob Twitter-RoBERTa-Base-Sentiment Sentiment Analysis Latent Dirichlet Allocation

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